Kurs
Wprowadzenie do analizy predykcyjnej w Pythonie
- PodstawowyPoziom umiejętności
- 4.8+
- 221 recenzji
W tym kursie nauczysz się używać i prezentować modele regresji logistycznej do tworzenia prognoz.
Uczenie maszynowe
Oglądaj krótkie filmy prowadzone przez ekspertów-instruktorów, a następnie ćwicz to, czego się nauczyłeś, w interaktywnych ćwiczeniach w przeglądarce.
lub
Kurs
W tym kursie nauczysz się używać i prezentować modele regresji logistycznej do tworzenia prognoz.
Uczenie maszynowe
Kurs
Poznaj Alteryx Designer na przykładzie danych z handlu detalicznego, by usprawnić analizę sprzedaży i podejmowanie decyzji strategicznych.
Przygotowanie danych
Kurs
Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.
Chmura
Kurs
Naucz się pisać skrypty, które wychwytują i obsługują błędy oraz kontrolują wiele operacji wykonywanych jednocześnie.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj sposoby pracy z danymi daty i czasu w SQL Server do analizy szeregów czasowych
Przetwarzanie danych
Kurs
Ten kurs wyposaży Cię w umiejętności analizy, wizualizacji i interpretacji sieci z użyciem biblioteki NetworkX.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Discover how to analyze and visualize baseball data using Power BI. Create scatter plots, tornado charts, and gauges to bring baseball insights alive.
Wizualizacja danych
Kurs
Analizuj dynamikę rynku i opracuj strategiczny plan wejścia dla producenta EV z użyciem generative AI.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Naucz się, jak podejść do konkursów na Kaggle i je wygrywać.
Uczenie maszynowe
Kurs
Buduj zespoły AI, które współpracują, automatyzują przepływy pracy i generują treści dzięki CrewAI.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Learn how to use Power BI for supply chain analytics in this case study. Create a make vs. buy analysis tool, calculate costs, and analyze production volumes.
Wizualizacja danych
Kurs
Optymalizuj łańcuchy dostaw dzięki mocy Python i PuLP.
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
Naucz się, jak sprawić, by modele GenAI naprawdę odzwierciedlały ludzkie wartości, zdobywając praktyczne doświadczenie z zaawansowanymi LLM.
Sztuczna inteligencja
Kurs
You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.
Chmura
Kurs
W tym kursie nauczysz się importować i zarządzać danymi finansowymi w Pythonie, korzystając z różnych narzędzi i źródeł.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się używać skryptów Python w Power BI do przygotowania danych, wizualizacji i obliczania współczynników korelacji.
Przetwarzanie danych
Kurs
Poznaj projektowanie ankiet z użyciem popularnych struktur projektowych, a następnie wizualizuj i analizuj wyniki ankiet.
Prawdopodobieństwo i statystyka
Kurs
Opanuj biegłość w danych! Poznaj umiejętności dla osób i organizacji, zrozum zachowania i buduj kulturę opartą na danych.
Umiejętność korzystania z danych
Kurs
Naucz się skutecznie przedstawiać dane dzięki przeglądowi popularnych wykresów, alternatywnych typów wizualizacji i ulepszeń stylu opartych na percepcji.
Wizualizacja danych
Kurs
Poznaj podstawy korzystania z DataLab, notatnika danych zasilanego przez AI do analizy i eksploracji danych.
Raportowanie
Kurs
To studium przypadku Power BI pokazuje rzeczywisty biznesowy przypadek użycia analizy zapasów z użyciem DAX i wizualizacji.
Wizualizacja danych
Kurs
In this Power BI case study you’ll play the role of a junior trader, analyzing mortgage trading and enhancing your data modeling and financial analysis skills.
Finanse stosowane
Kurs
Naucz się manipulować danymi, wizualizować je i wykonywać testy statystyczne na podstawie serii studiów przypadków z analityki HR.
Eksploracyjna analiza danych
Kurs
Planuj i otwieraj restaurację, korzystając z dostosowanego GPT i swoich umiejętności promptowania.
Sztuczna inteligencja
Kurs
Learn to analyze data over time with this practical course on Time Series Analysis in Power BI. Work with real datasets & practice common techniques.
Wizualizacja danych
Kurs
Poznaj podstawy analizowania, manipulowania i obliczania dat i godzin w R.
Tworzenie oprogramowania
Kurs
Poznaj podstawy modelowania biznesowego: przepływy pieniężne, inwestycje, renty, amortyzację kredytu i więcej w Google Sheets.
Finanse stosowane
Kurs
Dowiedz się, jak skonfigurować i zarządzać infrastrukturą Microsoft Fabric.
Inne
Kurs
Naucz się używać Pythona do analizy odpływu klientów i budowy modelu do jego przewidywania.
Eksploracyjna analiza danych
Data science to dziedzina wiedzy skoncentrowana na pozyskiwaniu informacji z danych. Korzystając z umiejętności programowania, metod naukowych, algorytmów i nie tylko, data scientists analizują dane, aby tworzyć przydatne wnioski.
Będziesz potrzebować nauki języka programowania, takiego jak Python lub R, i opanowania zasad matematyki i statystyki. Niezbędna jest również znajomość metod analizy danych i narzędzi data science. Istnieje wiele sposobów nauki data science. Oprócz formalnych form edukacji, takich jak studia czy kursy akademickie, istnieje wiele innych zasobów, które pomogą ci uczyć się we własnym tempie. Oprócz kursów online i samouczków dostępne są książki, filmy i wiele więcej.
Oprócz znajomości matematyki i statystyki, data scientists potrzebują umiejętności programistycznych w językach takich jak Python, R i SQL. Ponadto data science wymaga umiejętności pracy z dużymi zbiorami danych, wiedzy z zakresu wizualizacji danych, obróbki danych i zarządzania bazami danych. Przydatne mogą być również umiejętności w dziedzinie uczenia maszynowego i głębokiego uczenia.
W zastosowaniach zawodowych prawie każda branża może w pewnym stopniu korzystać z data science. Organizacje opieki zdrowotnej używają data science do wykrywania i leczenia chorób, podczas gdy firmy finansowe używają jej do wykrywania i zapobiegania oszustwom. Wszelkiego rodzaju branże używają data science do marketingu, np. do budowania systemów rekomendacji i analizowania odejść klientów.
Tak, data science jest jednym z najszybciej rozwijających się sektorów w USA i na całym świecie. Jest to również jedna z najlepiej opłacanych karier. Według danych Payscale, doświadczeni data scientists zarabiają średnio 97 609 USD i mają ocenę satysfakcji czterech gwiazdek na pięć w USA.
Należy tu wziąć pod uwagę kilka kwestii. Po pierwsze, studia z zakresu data science są często wymagające, wymagając konsekwentnie wysokich ocen. Podobnie, wiele umiejętności wymaganych w data science wymaga dużo nauki i cierpliwości. Opanowanie wszystkich niezbędnych podstaw może zająć kilka miesięcy, a zdobycie stanowiska na poziomie podstawowym wymaga dużo praktycznego doświadczenia.
Tak, będziesz potrzebować doświadczenia w programowaniu w takich językach jak Python, R, SQL, Java czy C/C++. Jednak ze względu na stosunkowo prostą składnię Python jest często preferowanym wyborem wśród osób stawiających pierwsze kroki.
Dla osoby bez wcześniejszego doświadczenia w kodowaniu i/lub matematycznego przygotowania zazwyczaj zajmuje to 7 do 12 miesięcy intensywnych studiów, aby osiągnąć poziom data scientist na poziomie podstawowym. Jednak ważne jest, aby pamiętać, że nauka jedynie teoretycznych podstaw data science może nie uczynić cię prawdziwym data scientistem.
Gdy opanujesz podstawy data science, możesz specjalizować się w różnych obszarach – machine learning, sztuczna inteligencja, analiza big data, business intelligence i analityka, eksploracja danych i wiele innych.
Rób postępy w podróży dzięki naszym kursom mobilnym i codziennym 5-minutowym wyzwaniom kodowania.